端边云车联网Serverless数据湖解决方案

端边云车联网Serverless数据湖解决方案

    非结构化数据处理 更多内容
  • 应用场景

    海量数据存储:利用HBase实现海量数据存储,并实现毫秒级数据查询。 分布式数据查询:利用Spark实现海量数据的分析查询。 实时数据处理 实时数据处理通常用于异常检测、欺诈识别、基于规则告警、业务流程监控等场景,在数据输入系统的过程中,对数据进行处理。 例如在梯联网行业,智能电梯

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  • 计费样例

    连接器1的规格:赠送版 结构化数据存储:40G 结构化数据存储:200G 连接器2的规格:基础版 结构化数据存储:10G 结构化数据存储:20G 用了一段时间后,用户发现连接器中的数据存储容量无法满足业务需要,于2023/07/20 9:00:00扩容基础版连接器结构化数据存储至50G

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  • Hive应用开发简介

    QL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下: 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载(ETL)。 通过HQL完成海量结构化数据分析。

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  • 配置信息抽取

    配置信息抽取 配置信息抽取简介 结构化抽取 结构化抽取

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  • 设置云端结构化自定义日志时间

    选择“云端结构化解析”,详细请参考设置日志云端结构化解析。 配置完成后,开启自定义日志时间开关,配置如下参数。 切换自定义日志时间开关时,可能会导致日志搜索界面在切换时间点附近出现时间偏差,请勿频繁切换自定义日志时间开关。 表1 参数配置表 参数 说明 示例 字段key 已提取字

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  • 查询结构化日志(即将下线不推荐使用)

    查询结构化日志(即将下线不推荐使用) 功能介绍 该接口用于查询指定日志流下的结构化日志内容。(该接口将于2024年7月30日下线) 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/groups/{log_group_id}/streams/{

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  • 设置云端结构化自定义日志时间

    选择“云端结构化解析”,详细请参考设置日志云端结构化解析。 配置完成后,开启自定义日志时间开关,配置如下参数。 切换自定义日志时间开关时,可能会导致日志搜索界面在切换时间点附近出现时间偏差,请勿频繁切换自定义日志时间开关。 表1 参数配置表 参数 说明 示例 字段key 已提取字

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  • 节点配置可以自定义吗?如果节点不够怎么办?

    应用运行4U8G*2 结构化数据存储200G 结构化存储500G 当公有云场景下的“基础版 数据建模引擎 节点”提供的规格无法满足您的使用需求时,可选择变更。变更节点数量可同时增加节点的计算资源和数据容量。如果仅需增加节点的数据容量,您可使用增量包灵活扩容对应类型的数据容量。 结构化数据增量

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  • 创建数据

    创建数据 数据拥有方公司A创建和发布数据集。可供选择有两种数据资产类型:结构化数据集、结构化数据集。创建数据集后,发布数据集,此时对空间内的所有代理可见。 父主题: 可信数据交换场景

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  • 使用自建Logstash导入数据到OpenSearch

    current/input-plugins.html。 filter:指定对数据进行处理的方式。例如,对日志进行了提取和处理,将结构化信息转换为结构化信息。filter参数的详细解释和使用介绍请参见https://www.elastic.co/guide/en/logstash

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  • 购买连接器

    用户可以根据需要在文本框中输入对该连接器的描述信息。 结构化数据存储容量 不方便用数据库二维逻辑来表现的数据,如文档、文本、XML和图片等数据。 购买“基础版”连接器时,首次需购买20G结构化数据,后续可扩容。 购买“赠送版”连接器时,系统配置200G的机构化数据存储容量。 结构化数据存储容量 用关系型数

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  • 包年/包月

    根据实例规格和购买时长计费。 连接器 根据连接器规格和购买时长计费,建议购买周期与空间实例一致。 结构化数据存储容量(必选) 默认结构化数据存储容量10G(需购买),计费模式为“包年/包月”。 结构化数据存储容量(必选) 默认结构化数据存储容量20G(需购买),计费模式为“包年/包月”。 假设您计划购买

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  • 方案概述

    外,提供规划、设计、实施的服务能力,和客户共建场景化应用; 提供存算分离、湖仓一体的大数据平台,通过优化数据处理路径和提升存储效率,大幅降低数据存储成本; 构建在线分析数据处理通路,数据实时同步、实时处理、交互式查询,实现分钟级甚至秒级的数据时效。 方案架构 华为云车联网数据应用

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  • 如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型?

    如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型? 针对一般用户,ModelArts提供自动学习的预测分析场景来完成结构化数据的模型训练。 针对高阶用户,ModelArts在开发环境提供创建Notebook进行代码开发的功能,在训练作业提供创建大数据量训练任务的功能;用户在开发、

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  • 创建数据集

    or),选择“结构化”任务类型,配置创建数据的参数,配置完成后单击“确定”。 配置结构化数据集需注意: 选择数据文件:数据文件仅支持csv文件和数据目录两种形式。选择数据目录时,必须保证目录下至少包含一个csv文件,且所有csv文件的特征数保持一致。 结构化数据是指数据结构

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  • 设置云端结构化字段和tag字段

    设置云端结构化字段和tag字段 设置云端结构化字段 在进行结构化配置字段提取之后,可对结构化字段进行设置,详细请参考表1。 表1 结构化字段设置规则 日志提取方式 字段名称 字段类型是否可修改 字段是否可删除 正则分析(自动生成) 用户自定义。 名称必须以字母开始,且仅包含字母和数字。

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  • 设置云端结构化字段和tag字段

    设置云端结构化字段和tag字段 设置云端结构化字段 在进行结构化配置字段提取之后,可对结构化字段进行设置,详细请参考表1。 表1 结构化字段设置规则 日志提取方式 字段名称 字段类型是否可修改 字段是否可删除 正则分析(自动生成) 用户自定义。 名称必须以字母开始,且仅包含字母和数字。

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  • HBase应用场景

    集合是不确定的,数据更新非常频繁,这类数据被广泛应用于市场决策、推荐以及广告系统中。 优势 稀疏矩阵 HBase的稀疏矩阵模型,天然适合结构化数据的存储,数据表无需预先定义schema,行与行之间不需要严格的列定义。 支持任意更新 支持行的任意更新,无性能损耗。而且利用HBas

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  • 新增物理实体

    逻辑实体名称。系统自动获取。 数据源类型 物理实体的数据源类型。此处选择“DWS”。 当前结构化数据(实体类型为表)支持DWS、OBS、ES、HBase、Kafka、MySql、HIVE、HDFS数据源;结构化数据(实体类型不是表)仅支持OBS、HDFS数据源。 数据源实例 选择“创建”,

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  • 使用自建Logstash导入数据到Elasticsearch

    current/input-plugins.html。 filter:指定对数据进行处理的方式。例如,对日志进行了提取和处理,将结构化信息转换为结构化信息。filter参数的详细解释和使用介绍请参见https://www.elastic.co/guide/en/logstash

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  • 数据处理可以处理哪些数据源中的数据?

    数据处理可以处理哪些数据源中的数据? 目前仅支持读写OBS桶中的数据。如果读写租户OBS中数据,可以使用ModelArts提供的MoXing的API能力,实现读写OBS中的数据。 父主题: 数据处理

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